Cтраница 1
Применение имитационного моделирования для практических целей определяется тем, что моделируемые условия являются управляемыми параметрами в технологических процессах и возможно установить корреляционные зависимости между обобщенными параметрами идентификации кластерной системы и макроскопическими физическими свойствами. [1]
Применение имитационного моделирования целесообразно при наличии определенного условия. [2]
Дается анализ возможности применения имитационного моделирования на ЭВМ для оптимизации технологических режимов получения материалов. [3]
Подводя итог краткому изложению возможностей и перспектив применения имитационного моделирования для решения как фундаментальных проблем, так и прикладных задач, следует заметить, что построение каждой структурной модели наряду с применением строгого научно обоснованного формально-логического аппарата требует от исследователя и определенной интуиции. [4]
Так, на-пример, написаны книги по применению имитационного моделирования в коммерческой деятельности [12, 22, 25], экономике [24, 26], маркетинге [2, 21], в системе образования [3], политике [7], обществоведении [8, 13], науке о поведении [17, 30], международных отношениях [14, 15], на транспорте 18 ], в кадровой политике, в области соблюдения законности, в исследовании проблем городов и глобальных систем, а также во многих других областях. Кроме того, бесчисленное множество технических статей, отчетов, диссертаций в общественной, экономической, технической и практически любой другой сфере человеческой деятельности свидетельствуют о росте использования и распространении влияния имитационного моделирования почти на все стороны нашей жизни. [5]
Однако для случая с ПИ-законом регулирования в обратной связи получение аналитического выражения трудоемко и поэтому применение имитационного моделирования для получения метрологических характеристик более целесообразно. [6]
Наиболее развитой из указанных систем является SLAM-II, позволяющая создавать сложные модели дискретно-непрерывных процессов. Методология, заложенная в систему SLAM-II, резко расширила область применения имитационного моделирования. Однако и эта система имеет некоторые недостатки: она сложнее GPSS-V в освоении неподготовленным пользователем, в ней нет собственных средств имитации пространственных процессов. [7]
С помощью метода имитационного моделирования можно исследовать любой процесс, на протекание которого оказывают влияние случайные факторы. Область применения имитационного моделирования весьма обширна. Рассмотрим ряд задач, которые могут быть решены этим методом. [8]
Так, например, для оценки действия человека, части решения или всего решения в целом может быть применена коллективная экспертная оценка либо имитационное моделирование. В качестве примера применения такой экспертной оценки может служить моделирование процесса размещения органов управления и контроля на панели управления. Примером же применения имитационного моделирования является работа по формализации плотных укладок на плоскости и в пространстве. [9]
Проверка адекватности моделей является одной из важных проблем, подлежащих решению на этапе проектирования СМК. Попытки прямого вывода соответствующих параметров ( например, стабильность ТП с СМК) встречают ряд трудностей, связанных с громоздкостью получаемых выражений, методическими погрешностями, вызываемыми различного рода допущениями с целью упрощения модели. Преодоление указанных трудностей достигается применением статистического и имитационного моделирования. Применение этих методов моделирования позволяет решить такие задачи, как исследование стабильности ТП с СМК к случайным и систематическим возмущениям, срывам; исследование чувствительности полученных решений; исследование свойств адаптации систем. Решение поставленных задач облегчается тем, что большинство современных вычислительных машин имеет встроенные аппаратные датчики случайных чисел, что исключает разработку, как правило, медленных программных датчиков псевдослучайных последовательностей. [10]
Изложенный метод поиска решений по модели является некоторым компромиссом между аналитическим методом определения управления ( 47) и известным ( например, в форме экстремального регулирования) методом поискового определения управляющих воздействий непосредственно на объекте. В рассматриваемом случае от аналитического метода сохраняется необходимость построения модели, а поисковый метод часто дает существенно более простой, по сравнению с аналитическим, способ определения управлений при использовании сложных моделей. Последнее обстоятельство, в частности, является важнейшим стимулом применения имитационного моделирования для управления сложными системами. В общем случае имитационные модели описывают поведение объектов во времени на таком языке ( например, в виде таблиц или специального словесного описания), который на данном этапе развития математики исключает аналитический синтез. В этой связи имитационные модели широко применяют для управления разнообразными сложными процессами, а не только при решении задач перевода ( например, при решении задач оптимального планирования производством), причем алгоритмы поиска в таких системах часто реализуются в гибкой форме диалога человек - машина. [11]
В методической области при переходе к системам автоматизированного проектирования и управления разработкой газовых месторождений должно осуществляться поэтапное всестороннее, а не частичное совершенствование как способов проектирования, так и методических приемов управления процессом разработки. Методики автоматизированного проектирования и управления должны создаваться с учетом практики. Вначале они будут близки к традиционным ручным, хотя все формальные операции передаются на машину, а затем последовательно должны усовершенствоваться в направлении применения имитационного моделирования в диалоговом режиме человек - ЭВМ и максимального использования технических средств для осуществления формальных процедур и изготовления документации. [12]
Если иметь в виду конкретные практические приложения теории массового обслуживания, то случаи, когда модель представляет собой точную копию реального процесса, является скорее исключением, чем правилом. Поэтому математические модели следует использовать главным образом с целью достижения лучшего понимания особенностей решаемой задачи и ради определения степени чувствительности функциональной эффективности системы к вариациям содержания управляющих решений. Если предварительное исследование ( основанное на применении того или иного приближенного метода) показывает, что отрицательные экономические последствия ошибочного управляющего решения оказываются весьма серьезными, то возникает необходимость в проведении более тщательного анализа задачи с применением имитационного моделирования исследуемых процессов на ЭВМ. [13]
Рассмотрены технологии анализа процессов лесного комплекса на основе имитационного моделирования. Рассмотрены теоретические основы имитационного моделирования. Рассмотрены основы работы с системой визуального проектирования имитационных моделей Arena. Приведены примеры применения имитационного моделирования для анализа процессов лесного комплекса. [14]